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“5년 후, 당신의 자리는 없다!”
앤드루 양, 찰스 두히그 강력 추천,
〈뉴욕타임스〉 베스트셀러 《퓨처프루프》 한국어판 출간!

“실리콘벨리 부자들은 자녀에게 코딩이 아니라 연민을 가르친다고? 연민이나 창의력도 더 이상 인간의 전유물이 아니다!”
‘부머 리무버’, ‘자율운영회사’ 같은 말을 들어보았는가? 아직도 기계화, 자동화, 인공지능이 내 직업, 내 미래와 무슨 상관일까 싶다면 당장 이 책에 주목해야 한다. 단순히 키오스크나 청소로봇이 아르바이트생을 밀어냈다는 수준이 아닌, 훨씬 더 오싹한 얘기가 펼쳐지기 때문이다. 베스트셀러 작가이자 〈뉴욕타임스〉 기술 전문 기자인 케빈 루스는 ‘고학력, 정규직, 지식노동자’인 자신의 경험담을 털어놓으며 ‘곧 사라질 직업’에 매달리고 있는 독자에게 경고한다. 이 책은 기술의 최전선에서 총알받이가 되지 않고 살아남는 사람, 즉 미래가 보장된 ‘퓨처프루프’형 인재가 가져야 할 9가지 조건을 제시하며, 무엇을 어떻게 대비할지 자세히 알려준다. 전 세계 10개국에 출간되었으며, 출간 즉시 아마존 베스트셀러, 〈뉴욕타임스〉 베스트셀러가 되었다.

“현재 직원의 1%만으로 일하지 못할 이유가 뭡니까?”

‘부머 리무버(boomer remover)’라는 말을 아는가? 인공지능 개발자들의 속어로, 기업이 고연차·고임금 중간관리자를 해고하기 위해 도입하는 플랫폼 혹은 시스템을 일컫는 말이다. 기획, 개발, 생산부터 물류, 회계, 성과관리 등 현대 비즈니스의 거의 모든 업무가 인공지능과 시스템에 의해 ‘대체 가능’해지자, 일부에서는 “현재 직원의 1%만으로 일하지 못할 이유가 없다”며, 아예 “인공지능에 의한 ‘자율운영회사’도 가능하다”고 주장한다.
지금까지 기계화, 자동화, 인공지능이 내 직업, 내 미래와 무슨 상관일까 싶었다면, 이 책에 주목해야 한다. 단순히 키오스크나 청소로봇이 아르바이트생을 밀어냈다는 수준이 아닌, 훨씬 더 오싹한 얘기가 펼쳐지기 때문이다. 게다가 팬데믹은 ‘인간 vs. 기계’ 일자리 전쟁을 더욱 빠르게 본격화시켰다. 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라는 “(자사가) 2년 걸릴 디지털 전환을 2개월 만에 경험했다”고 말했고, 맥킨지는 코로나19를 “거대한 가속”이라 표현했다. 이 ‘거대한 가속기’ 속에서 우리가 정신을 놓고 있던 사이, 대체 무슨 일이 벌어진 것일까?

기술의 최전선에서 총알받이가 되지 않고 살아남는 사람,
미래가 보장된 ‘퓨처프루프’형 인재의 9가지 조건

이 책의 저자 케빈 루스는 〈뉴욕 타임스〉 기술 칼럼니스트이자 〈포브스〉 선정 ‘세계에서 가장 영향력 있는 30인’(미디어 분야)에 오른 유명 저널리스트다. 그는 〈뉴욕 타임스〉 팟캐스트 ‘레빗 홀’을 진행하며, 전작 《영 머니》는 베스트셀러가 되어 드라마 제작을 앞두고 있다.
이처럼 자타공인 잘나가는 저널리스트인 그가 자신의 오싹한(?) 경험담을 털어놓으며 책을 시작한다. 2010년대 초반, 기자로서의 커리어와 정체성에 큰 충격을 준 사건이었다. 당시 그는 월스트리트의 기업 어닝리포트를 분석하는 기사를 썼는데, 인공지능이 쓴 기사가 자신이 쓴 것과 비교해 그다지 나쁘지 않았던(!) 것이다. 게다가 또 한 가지 최근 경험담을 고백한다. 자신이 부서의 월별 트래픽 목표를 달성하기 위해 월말에 ‘어그로’성 기사를 올려 노련하게(?) 수백만 클릭을 유도한다는 것이다. “그저 알고리즘이 원하는 재료 한두 개를 채워 (…) 나 자신도 일종의 알고리즘이 되어가고 있었다.”
그는 눈부시게 발전하는 기술 업계, 특히 실리콘벨리 스타트업 업계를 십수 년 이상 취재하며 얼마나 많은 일자리가 얼마나 빠르게 사라지는지 생생하게 목격했고, 기술의 최전선에서 총알받이가 되지 않는(즉 기계로 대체되지 않는) 방법을 9가지로 정리해 이 책을 썼다. 책의 제목인 ‘퓨처프루프(futureproof)’는 ‘미래가 보장된’, ‘미래에도 경쟁력이 있는’ 등의 뜻을 가졌다. 그는 무엇보다 한 직업인으로서 자신이 무엇을 어떻게 대비하고 바꿔야 할지, 미래를 살아가야 할 자녀들에게 무엇을 가르쳐야 할지 알아보기로 했다.

‘고학력, 정규직, 지식 노동’일수록 위험,
연민, 창의력도 인간의 전유물이 아니다

지금 바로 몇 가지만 확인해보자. 당신은 고학력, 정규직, 지식 노동자인가? 시스템과 시스템 사이에 존재하거나, 특정 시스템과 떼려야 뗄 수 없는 업무를 하는가? 원격근무하는 동료가 당신을(한 번도 만난 적이 없다면) 로봇이라고 생각할 수도 있는가? 이 중 하나라도 ‘예’라면 당신의 자리는 곧 사라질 위험이 크다.
그렇다면 어떻게 해야 할까? 무엇을 대비하고, 기계로 대체될 일자리에서 어디로 이동하고, 어떻게 빠져나와야 하는가? 이 책은 9가지 법칙을 통해 그 해법을 다각도로 모색했다. 사소한 생활습관 바꾸기부터 이웃과 함께 구축할 사회 안전망까지, 다양한 범위에서 우리가 대비할 수 있는 것들을 입체적으로 보여준다.
저자는 먼저 “내 자리가 ‘곧 사라질’ 자리인지 아닌지”를 판단하고, 어떤 종류의 업무로 어떻게 이동할지 작전을 세우라고 말한다. 그러기 위해서는 대응력, 사회성, 희소성을 갖추고, 기계로 대체될 수 없는 결정적 가치(분별력과 통찰력)를 장착해야 한다. 그리고 디지털 분별력과 주의력을 회복해 자신의 일에 ‘손자국’을 남기고, 추천 알고리즘의 노예가 되지 않는 것이 인간다움을 회복하는, 퓨처프루프형 인재가 되는 작지만 확실한 첫걸음이라고 강조한다. 이 책은 전 세계 10개국에 출간되었으며, 출간 즉시 아마존 베스트셀러에 오르며 화제가 되었다. 〈뉴욕 타임스〉, 〈타임스〉 등 주요 언론은 물론이고, 2020년 미국 대선후보였던 앤드루 양, 베스트셀러 《습관의 힘》 찰스 두히그가 추천했다.

뉴욕 타임스
인공지능에서 자동화, 로보틱스 등에 이르기까지, 다음 테크놀로지 시대를 대비하고자 한다면 반드시 읽어야 할 책. 인간의 가치와 존엄에 관한 통찰이 가득한, 매우 세련되고 섬세한 가이드다.

앤드루 양(2020년 미국 대통령 선거 후보, 《보통 사람들의 전쟁》 저자)
21세기 경제법칙은 다시 쓰여야 한다. 이 책은 어떻게 하면 인간의 여러 가치 중 인간다움을 최상위에 놓을 수 있는지를 보여주는, 정말 놀랍고 대단한 책이다.

타임스
이 책은 인공지능이 인간의 노동에 어떻게 침투하고 있는지 입체적으로 설명한다. 무엇을 준비하고 어떻게 대비해야 할까? ‘미래가 보장된’ 인재가 갖추어야 할 필수 조건을 가장 쉽고 친절하게 안내한다.

찰스 두히그(《습관의 힘》 저자)
인공지능과 로봇 자체는 두려울 수 있지만, 이 책은 우리의 직업(그리고 영혼)으로 다음 기술 물결에서 살아남기 위한 분명하고 설득력 있는 전략을 제공한다. 미래에 대한 낙관론자든 비관론자든 이 책은 누구에게나 반드시 필요한 생존 가이드다.

머리말_ 당신의 미래를 보장해주는 것
실리콘벨리 창업자들이 간과한 3가지
“현재 직원의 1%만으로 일하지 못할 이유가 뭡니까?”
팬데믹이라는 거대한 가속기 속에서
기술 변화를 주도한 것은 늘 ‘인간’의 욕구였다


Part 1. 주도할 것인가, 밀려날 것인가?

1. 낙관주의를 가로막는 주범은 바로 인간
인공지능 낙관론자들의 4가지 주장
1, 2, 3차 산업혁명 때도 상황은 같았다?
앞으로 인간은 더 나은 일을 하게 될 것이다?
인간을 추가하면 왜 성과가 떨어지나?
지금은 상상도 못 할 새 일자리들이 생겨난다?

2. 인간이 할 수 있다면 기계도 할 수 있다?
고학력 지식 노동자일수록 위험하다
연민과 창의력은 더 이상 인간의 전유물이 아니다

3. 기계는 어떻게 인간을 대체하는가?
대기업 vs. 소기업? 규모는 중요하지 않다
새로운 소비자 행동이 낡은 기업을 죽인다
정규직 전문가는 더 이상 필요 없다

4. 알고리즘 상사
인공지능 관리자가 최악의 인간 상사보다 나을까?

5. 관료형 봇의 위험성
살인 드로이드보다 무서운 ‘지루한 봇’의 반격



Part 2. 퓨처프루프형 인재가 되는 9가지 법칙

법칙 1. 대응력과 사회성, 희소성을 갖춰라
내 자리를 노리는 로봇 기자들
로테크 하이터치: 인간다움은 버그가 아니다
대응력: 매일 돌발 상황을 겪는가?
사회성: 사람들에게 무언가를 ‘느끼게’ 해주는가?
희소성: 아인슈타인이 바이올린을 연주한 이유
대체할 수 없는 결정적 가치를 더하라

법칙 2. ‘기계로 인한 표류’에 저항하라
나의 미래는 추천 알고리즘이 만든 결과?
기계가 바라는 방향으로 바뀌는 나의 선호도
마찰을 줄이는 설계에 무릎 꿇은 사람들
불편을 경험하는 시간 ‘휴먼 아워’를 가져라

법칙 3. 기기의 영향력과 지위를 떨어뜨려라
선 넘는 휴대전화 습관에서 탈출하기
진짜 주인은 누구인가?
휴대전화에 고무줄을 두르자 놀라운 일이 벌어졌다
아무것도 안 하는 상태를 잠시도 못 견디는 사람들
의미 있는 대화를 나누고 더 많이 웃는 방법

법칙 4. 당신의 일에 손자국을 남겨라
‘열심히’가 아닌 나만의 모노즈쿠리를 남겨라
인간은 인간의 노력이 담긴 상품과 경험을 선호한다
얼마나 인간답게 일하느냐가 관건

법칙 5. 기계 사이에 끼어 있지 말라
기계를 보조하는 일, 기계의 관리를 받는 일
원격 근무하는 당신을 동료가 로봇으로 오해한다면?

법칙 6. 인공지능을 침팬지 군단으로 여겨라
알고리즘에 의한 ‘자율 운영 회사’도 가능?
과도한 자동화와 검증되지 않은 기계들

법칙 7. 넓고 촘촘한 안전망을 만들라
출향부터 로봇세까지, 넓은 그물망 해법
기술이 다시 사람들을 뭉치게 해줄까?

법칙 8. 기계 시대에 걸맞은 인간다움을 길러라
주의력을 회복하면 긍정적 정체성이 생긴다
상황을 읽어내는 능력이 중요해진다
잘 쉬는 것이 필수 생존 기술
디지털 분별력은 인간만이 가진 초능력
아날로그 윤리 교육으로 사회적, 정서적 기술을 높여라
결과를 내다보는 통찰력이 절실하다

법칙 9. 반란자를 무장시켜라
21세기 사라 배글리들을 위하여


부록_ 퓨처프루프형 인간이 되기 위한 실천 계획 세우기
주
더 읽을거리
감사의 말

“우리는 이 인공지능을 ‘부머 리무버’라고 부릅니다.” 그가 말했다.
“부머… 리무버…라고요?” 내가 물었다.
“네. 공식 명칭은 아닌데요. 우리 회사를 찾는 의뢰인들의 사업장을 보면 더는 필요치 않은 인력인데도 여전히 과한 급여를 받는 오래된 중간 관리자가 너무 많더군요. 우리 플랫폼으로 그런 사람들을 갈아치울 수 있습니다.”
술을 몇 잔 걸친 듯한 그는 이제 의뢰인 이야기로 넘어갔다. 한 의뢰인은 수년간 특정 생산 관리자의 자리를 없애려고 기회를 엿보고 있었으나 그 일을 완전히 자동화할 방법을 알아내지 못하고 있었다. 그러던 중 이 스타트업의 소프트웨어를 도입한 뒤로 업무 효율이 그대로 유지되자 며칠 만에 그 관리자의 자리를 없앨 수 있었다.
나는 흠칫 놀라 그 직원은 어떻게 되었냐고 물었다. 다른 부서로 재배치되었을까? 아무런 절차도 없이 해고되었을까? 상사가 자기 일을 로봇으로 대체하려 했다는 사실을 알기는 했을까?
- 10p, 머리말_ 당신의 미래를 보장해주는 것


당시 나는 한 디지털 뉴스 사이트에서 편집자로 일하며 내가 속한 부서의 월별 트래픽 목표를 책임져야 했다. 월말이 다가오는데 목표를 달성하지 못할 때면 페이스북이나 구글에서 대량의 트래픽을 끌어들일 만한 화제성 기사를 급히 만들어 올리곤 했다. 나는 아주 노련했다. 내가 올린 게시물 중 소셜 뉴스 웹사이트 레딧에서 찾은 이야기를 다시 정리해 올린 글은 페이스북에서 엄청난 클릭 수를 끌어내 수백만 명이 기사를 보게 했다. 또 다른 게시물은 “앤 콜터가 나쁜 트윗 글을 남겼다”라는 제목의 네 문장짜리 글로 몇백만 명을 더 끌어들였다. 이렇게 월말에 올라가는 글들은 제 몫을 톡톡히 했으나 그런 글을 쓸수록 나는 기자가 아니라 용광로에 석탄을 퍼붓는 공장 노동자 같다는 느낌이 들었다. 참신하거나 창의적인 일은 전혀 없었다. 그저 알고리즘이 원하는 재료 한두 개를 채워줄 뿐이었고 나 자신도 일종의 알고리즘이 되어가고 있었다.
- 114p, 법칙2. ‘기계로 인한 표류’에 저항하라


하루는 한 컨설턴트와 마주쳤다. 모히트 조쉬라는 이 남자는 대기업의 운영 자동화를 돕는 인도의 컨설팅 기업 인포시스의 대표였다. 기업 임원들과의 회의가 어땠는지 묻자 조쉬는 난처한 표정을 지었다. 그는 자동화에 대한 다보스 엘리트들의 집착이 실제로 업무를 자동화하는 일로 먹고사는 자신의 기대보다 훨씬 심하다고 했다. 한동안 의뢰인들은 인간 노동자를 95% 정도 유지하는 선에서 주변 업무만 자동화하여 인력을 점차 줄여나가려 했다. 하지만 지금은 다들 “현재 직원의 1%만으로 일하지 못할 이유가 뭡니까?”라고 묻는다고 했다.
다시 말해 기업 임원들은 카메라와 마이크만 꺼졌다 하면 노동자를 돕는 일에 관해서는 입을 다물고 오히려 그들을 완전히 없애버릴 공상에 빠져든다.
- 15p, 머리말_ 당신의 미래를 보장해주는 것


알고리즘이 상사가 된다는 생각은 새로운 것이 아니다. 20세기 들어 제조업 노동자의 효율성을 최대한 뽑아내기 위해 ‘프로세스 최적화’ 도구가 사용되었고 서비스업계 노동자는 수십 년간 크로노스와 같은 ‘동적 스케줄링’ 소프트웨어를 써보았다. 크로노스는 기업에 필요한 예상 직원 수를 고려해 노동자들의 교대 일정을 설정하는 데 사용된다. 하지만 인공지능과 기계 학습이 등장하면서 이보다 더 높은 수준의 관리 업무까지 기계에 맡기게 되었다. 아마존은 복잡한 알고리즘을 활용해 창고 노동자들의 생산성을 추적하는데, 전하는 바에 따르면 성과가 저조한 직원을 해고하는 데 필요한 서류까지 자동으로 생성할 수 있다고 한다. IBM은 인공지능 플랫폼 왓슨을 사용해 직원들의 성과를 검토해왔다.(…)
알고리즘 경영은 유망 산업이 되었다. 코기토 외에도 소매업체 관련 인공지능 기업들이 여럿 있는데, 그중에는 유니클로와 세븐일레븐을 주요 고객으로 하는 실리콘밸리 스타트업 퍼콜라타가 있다. 퍼콜라타는 매장 내 센서를 사용해 각 노동자의 ‘실제 생산성’을 계산한다. 인공지능 스타트업 비콤은 노동자 급여와 연말 보너스 계산 절차를 자동화한다. ‘인력 관리’ 시스템인 넥서스 AI는 ‘성과가 높다’, ‘잘 통한다’ 등의 특성 평가를 고려해 노동자들을 여러 팀으로 나눈다.
- 76p, 알고리즘 상사


‘재무 부서 직원 65명을 대체했다’라고 하지 않고 ‘13만 2,000시간을 절약하는’이라고 한 것을 눈여겨보라. 이런 발표 자료에는 일자리 축소나 해고에 관한 언급을 피하려고 단어를 신중히 선택해 쓴다. 하지만 RPA 산업에 주목하는 사람들(그래 봐야 다섯 손가락에 꼽을 정도로 적다. 이 분야가 믿을 수 없을 만큼 지루하기 때문이다. 이 점은 아무리 강조해도 부족하다)의 말을 들어보면 일자리 상실은 RPA 방정식의 일부다.(…)
르 클레어는 RPA 때문에 실업에 직면하는 백 오피스의 실제 직원 수는 기업 임원들이 인정하는 수보다 훨씬 많아 수백만 명도 더 될 것이라고 본다. 그는 이 봇들이 노동자들의 일자리를 없애는 것이 아니라 개선해준다는 뻔한 주장을 믿지 않는다. 업무가 자동화되면 노동자들을 다른 부서로 보내고 몇 주 혹은 몇 달 있다가 조용히 이들을 해고할 것이라고 공표하는 예도 목격했다고 한다. 르 클레어와 동료들은 몇몇 수치를 계산해본 뒤, 2030년경에는 RPA를 비롯
한 각종 자동화로 미국에서 2,000만여 개의 직업이 사라질 것이라고 추산했다.
- 85p, 관료형 봇의 위험성


인간이 기계를 능가할 수 있다는 생각은 그 옛날 존 헨리와 증기드릴의 전설로 거슬러 올라가는 유혹적 판타지다. 하지만 오늘날 가장 강력한 기술들은 거대한 연산력을 바탕으로 막대한 규모의 한복판에서 작동하므로 인간이 이들과 정면 대결한다는 말은 어불성설이다. 수십억 개의 웹사이트로부터 필요한 정보를 가져오는 일에서 인간 사서와 구글이 ‘경쟁’한다면 무슨 의미가 있겠는가? 매초 수백만 건의 거래를 분석해내는 초단타 알고리즘 매매와 인간 트레이더가 ‘경쟁’한다고 말할 수 있겠는가? 더 정확히 말해 과연 이런 시도를 해보기는 하겠는가?
인정을 갈구하며 정신없이 움직이는 대신 가와이 미쓰루의 예를 따라야 한다. 기계의 조건에 맞춰 경쟁할 것이 아니라 우리가 만들어내는 것에 인간 고유의 흔적을 남기는 데 초점을 맞춰야 한다. 무슨 일을 하든 일주일에 몇 시간을 일하든 우리는 자기만의 모노즈쿠리를 연습할 수 있다. 얼마나 많이 일하느냐가 아니라 최종 결과물에 우리의 흔적이 얼마나 남아 있느냐가 우리를 기계와 구별해줄 것이다. 다시 말해 엄청난 수고는 필요 없다. 손자국을 남겨야 한다.
- 157p, ‘열심히’가 아닌 나만의 모노즈쿠리를 남겨라


디지털 분별력 문제는 젊은 층에서만 나타나지 않는다. 실제로 한 연구에 따르면 2016년 미국 대선 기간에 65세 이상인 사람들은 그보다 젊은 사람들보다 인터넷에 올라온 허위 정보를 공유할 확률이 7배나 높았다.108 잘못된 인터넷 정보의 실상을 폭로하는 일은 지금도 어렵지만 앞으로는 더더욱 어려워질 것이다. 기계 학습 기반의 알고리즘이 생성하는 문자와 생생한 대화형 인공지능, 딥페이크 동영상 등이 점점 늘어나고 있기 때문이다.
- 214p, 디지털 분별력은 인간만이 가진 초능력